Lazarus сменила мишени и атакует оборонку, используя бэкдор ThreatNeedle

Lazarus сменила мишени и атакует оборонку, используя бэкдор ThreatNeedle

По данным «Лаборатории Касперского», APT-группа Lazarus, обычно атакующая финансовые организации, в середине прошлого года сменила свои предпочтения и теперь активно интересуется успехами оборонной промышленности. Основным оружием злоумышленников при этом является бесфайловый зловред ThreatNeedle. От шпионских атак Lazarus уже пострадали организации из десятка стран.

Целевые атаки с использованием ThreatNeedle исследователи наблюдают более двух лет. Этот бэкдор в Kaspersky относят к семейству Manuscrypt, также известному как NukeSped. Ранее ThreatNeedle был замечен в атаках на криптовалютные биржи и разработчика игр для мобильных устройств, а совсем недавно он всплыл в ходе вредоносной кампании, нацеленной на кражу информации у баг-хантеров.

Атаки Lazarus на оборонные предприятия, согласно Kaspersky, начинаются с рассылки поддельных писем на адреса целевого предприятия, собранные из открытых источников. В прошлом году злоумышленники активно использовали тему COVID-19 и распространяли свои сообщения от имени медицинского центра, входящего в состав атакуемой организации.

Фальшивые письма были снабжены вложением в виде документа Microsoft Word с вредоносным макросом либо содержали ссылку на такой файл, загруженный на удаленный сервер.

Анализ образца документа-приманки показал, что текст, используемый для отвода глаз, скопирован из статьи на сайте некоего медучреждения. Если получатель откроет файл и, следуя подсказке, запустит зловредный макрос, на его машину загрузится ThreatNeedle, что позволит авторам атаки захватить контроль над системой.

Далее злоумышленники с его помощью проводят разведку, определяя источники ценной информации в атакуемой сети, и, используя инсталлятор ThreatNeedle, распространяют инфекцию по сети. Продвигаясь вширь по сети, они также развертывают дополнительные программы для извлечения данных и вывода их на свои сервера.

 

По свидетельству аналитиков, основной модуль ThreatNeedle — бэкдор — обладает обширным набором функций. Он умеет собирать информацию о зараженной системе, выполнять операции с файлами, уходить в режим сна, обновлять свои настройки и совершать другие действия по команде с C2-сервера.

Расследование также показало, что, хозяйничая в сети, злоумышленники для сбора данных используют утилиту Responder, а для заражения других компьютеров — различные инструменты Windows. Примечательно, что Lazarus удалось добраться даже до изолированного сегмента, лишенного какой-либо связи с корпоративной сетью и возможности выхода в интернет. Преодолеть сегментацию сети атакующие смогли, получив доступ к виртуальной машине, выполнявшей функцию внутреннего маршрутизатора, и настроив на ней прокси-сервер.

Вывод краденых данных злоумышленники осуществляли поэтапно: сначала переносили все копии в скомпрометированные системы корпоративного сегмента сети, а затем создали SSH-туннели и по ним с помощью специальной утилиты отправили добычу на свой сервер, расположенный в Южной Корее.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

В России начнут маркировать контент, сгенерированный нейросетью

Материалы, созданные нейросетью, российские сервисы будут автоматически маркировать четкими и заметными графическими знаками. По словам Антона Немкина, члена комитета Госдумы по информационной политике, это поможет усмирить бесконтрольное использование ИИ.

Начальник управления киберразведки и цифровой криминалистики Angara Security Никита Леокумович сообщил изданию «КоммерсантЪ», что стремительно развивающийся искусственный интеллект несёт в себе опасность.

Например, он может нарушать нормы морали и права человека, создавая вымышленные факты и генерируя дипфейки. Именно поэтому очень важно маркировать материалы, сгенерированные с помощью нейросети, включая текст, изображения и видео.

Огромное количество исходных кодов нейросети доступно любому пользователю. Возможно, из-за этого число мошенников, использующих ИИ, заметно выросло.

Сейчас есть возможность проверить, сгенерировано ли изображение с помощью искусственного интеллекта или создано человеком. Пользователю достаточно загрузить картинку на сервис (есть как платные, так и бесплатные), где алгоритм, основанный на ИИ, даст ответ.

По подсчётам компании «Диалог Регионы», около 12 миллионов дипфейков было обнаружено на просторах рунета в 2023 году. Исследователи предполагают, что к 2024 году это число вырастет до 15 млн.

Ярослав Шицле, руководитель направления «Разрешение IT & IP споров» юридической фирмы «Рустам Курмаев и партнеры» предполагает, что если сервисы не будут придерживаться требований и автоматически маркировать создаваемый ИИ контент, их будут блокировать или даже привлекать к ответственности.

О том, что вид графических символов на материалах может повлиять на рекламный рынок, рассказал управляющий партнер агентства PRT Edelman Глеб Сахрай. Пока неизвестно, насколько большой будет надпись, и как будут относиться люди к контенту, зная, что он сгенерирован нейросетью. Возможно, рекламные агентства снова прибегнут к помощи копирайтеров и дизайнеров.

Примечательно, что подобный закон в Евросоюзе уже действует с марта этого года. По сообщениям компании OpenAI, изображения, созданные ChatGPT, уже маркируются. Видео, сгенерированные встроенными алгоритмами в TikTok, помечаются платформой.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru